La inteligencia artificial avanza a una velocidad récord, con un gasto global en IA que se prevé que superará los 375 mil millones de dólares en 2025, según UBS y CIO. Sin embargo, la mayoría de los sistemas siguen funcionando como 'cajas negras', donde el origen de los datos, los creadores de modelos y las recompensas para los colaboradores permanecen ocultos. OpenLedger (OPEN) aborda este desafío al presentar la primera blockchain nativa de IA, construida para que los datos, modelos y agentes sean transparentes, rastreables y recompensables en tiempo real, asegurando que los colaboradores sean acreditados y la economía de la IA se vuelva tanto explicable como justa.
Respaldado por 8 millones de dólares en financiación inicial de Polychain y Borderless, junto con ángeles notables como Sreeram Kannan de EigenLabs, el ex CTO de Coinbase Balaji Srinivasan y el cofundador de Polygon Sandeep Nailwal, OpenLedger ha ganado rápidamente impulso en el sector de IA + blockchain.
Descubrí OpenLedger (OPEN), la primera blockchain nativa de IA que hace que los datos, modelos y agentes sean transparentes y recompensables. Aprendé cómo funciona, la utilidad y tokenomics del token OPEN, y los pasos prácticos para negociarlo en BingX.
¿Qué es OpenLedger y cómo funciona?
OpenLedger es una blockchain construida específicamente para la IA. A diferencia de las blockchains tradicionales diseñadas para DeFi o NFT, OpenLedger se centra en hacer que cada paso del ciclo de vida de la IA (contribución de datos, entrenamiento de modelos, inferencia y despliegue) sea transparente y recompensable. Su innovación principal es la Prueba de Atribución (Proof of Attribution, PoA), que rastrea cómo los datos influyen en las salidas del modelo y distribuye las recompensas en consecuencia.
Desde la perspectiva del usuario, OpenLedger es compatible con EVM y está construido como un rollup de OP Stack con AltLayer como su socio RaaS. Esto significa que funciona con las herramientas, billeteras y puentes de Ethereum que ya son familiares. El token OPEN sirve como gas en la L2 y potencia las recompensas basadas en la atribución, haciendo que el ecosistema sea fluido para los desarrolladores y accesible para los colaboradores.
En la práctica, la plataforma combina tres herramientas clave:
• Datanets: redes de datos compartidas y propiedad de la comunidad con procedencia verificable.
• ModelFactory: un panel sin código para afinar y probar modelos de IA.
• OpenLoRA: un sistema de servicio de bajo costo que puede albergar miles de modelos por GPU.
Este proceso hace que el desarrollo de la IA sea más rápido, barato y transparente, al tiempo que garantiza que los colaboradores sean acreditados cada vez que su trabajo es utilizado.
Todo sobre el Airdrop de $OPEN
OpenLedger también lanzó un airdrop de tokens OPEN a partir del 8 de septiembre de 2025, para recompensar a sus primeros colaboradores y participantes de la testnet. Los usuarios elegibles incluían a aquellos que se preregistraron, contribuyeron con datos o ejecutaron nodos durante las épocas de la testnet, así como a los miembros activos de la comunidad de campañas, de los snapshots de Cookie DAO y de eventos en el mundo real.
Los tokens se distribuyeron durante el Evento de Generación de Tokens (TGE) en septiembre de 2025, con la opción de reclamarlos directamente a las billeteras o de hacer staking para obtener recompensas mejoradas. Este airdrop marcó el primer paso en la descentralización de la propiedad del token y la alineación de los incentivos en todo el ecosistema de OpenLedger.
¿Qué hace a OpenLedger diferente?
A diferencia de las blockchains de propósito general o los proyectos de IA que solo se centran en la computación y el almacenamiento, OpenLedger da prioridad a la IA a nivel de protocolo. Su Prueba de Atribución (PoA) registra cada conjunto de datos, paso de entrenamiento e inferencia de modelo en la cadena, asegurando que los colaboradores sean acreditados y recompensados.
Con herramientas como Datanets para conjuntos de datos de propiedad de la comunidad, ModelFactory para el ajuste fino sin código y OpenLoRA para un despliegue rentable, OpenLedger transforma los datos, modelos y agentes en activos transparentes y monetizables, haciendo que la IA no solo esté en la cadena, sino que sea explicable, recompensable y esté lista para la producción.
¿Qué es la Prueba de Atribución (PoA) de OpenLedger?
La PoA es el núcleo del protocolo. Mapea qué datos influyeron en una salida específica y luego dirige las recompensas en consecuencia. El whitepaper de PoA de junio de 2025 describe dos enfoques:
1. Aproximaciones de la función de influencia para modelos más pequeños.
2. Atribución de tokens basada en un array de sufijos para LLM que comprueba los tokens de salida contra los corpus de entrenamiento comprimidos para detectar fragmentos memorizados.
Esa puntuación de influencia se convierte en la base para los pagos a nivel de inferencia.
La característica de PoA de OpenLedger hace que la IA sea más transparente, justa y confiable. Con la explicabilidad, podés rastrear las respuestas de un modelo hasta los datos que las formaron; con la justicia, los colaboradores son recompensados cada vez que su entrada genera resultados, no solo cuando la suben; y con el cumplimiento, el sistema proporciona registros de procedencia claros que ayudan con las licencias, auditorías y el cumplimiento de las normas regulatorias.
Visión general del 'stack' de OpenLedger
Para entender cómo funciona OpenLedger en la práctica, es útil echar un vistazo a sus bloques de construcción principales. La plataforma combina herramientas para compartir datos, entrenar modelos y servir con eficiencia de costos en un único ecosistema unificado, haciendo que el desarrollo de la IA sea más transparente y accesible para todos.
1. Datanets
Datanets en OpenLedger | Fuente: OpenLedger
Piense en una Datanet como un «club de datos» público y en la cadena para un tema específico, por ejemplo, contratos legales, fragmentos médicos, exploits de DeFi. Cualquiera puede contribuir. Cada contribución se somete a 'hashing', se le atribuye la autoría y se puede consultar más tarde. Durante el entrenamiento y la inferencia, PoA (Prueba de Atribución) puede medir la influencia de cada contribución y asignar recompensas.
Lo que hace que las Datanets sean útiles
• Procedencia transparente para auditorías y licencias
• Incentivos para datos de calidad (no solo volumen)
• Una fuente limpia de conjuntos de datos de dominios específicos para modelos especializados
2. ModelFactory
ModelFactory en OpenLedger
ModelFactory es una interfaz de ajuste fino solo con GUI (no se necesita CLI). Elija un modelo base, por ejemplo, LLaMA/Mistral/DeepSeek, solicite conjuntos de datos con permiso de Datanets, configure LoRA/QLoRA y supervise el entrenamiento desde un panel. También incluye una interfaz de chat/evaluación y una atribución RAG para ver por qué una respuesta cita ciertas fuentes.
3. OpenLoRA
OpenLoRA se centra en una inferencia eficiente en cuanto a costos: carga los adaptadores LoRA justo a tiempo, los fusiona sobre la marcha y admite 'streaming' y cuantificación. En la práctica, esto le permite alojar miles de variantes afinadas detrás de un modelo base compartido con baja latencia, en lugar de poner en marcha un servidor separado por cada modelo.
Por qué esto es importante: si tiene una aplicación con muchos modelos de nicho por cliente, país o línea de productos, OpenLoRA mantiene los costos de la GPU predecibles mientras mantiene la velocidad. Este patrón de «muchos adaptadores por GPU» es consistente con las tendencias de investigación más amplias en el servicio LoRA.
Cómo probar OpenLedger como principiante
No se necesitan habilidades técnicas profundas para explorar OpenLedger. Aquí hay cuatro formas sencillas de empezar:
1. Explore la red de prueba (Testnet): Regístrese en la red de prueba, configure su billetera y pruebe las funciones sin riesgo. Los usuarios técnicos pueden ejecutar un nodo (a través de Docker o similar) para apoyar la red y ganar puntos.
2. Contribuya a una Datanet: Elija una Datanet en su área de especialización, como finanzas, salud o seguridad. Suba datos limpios y estructurados con metadatos adecuados como la fuente y la licencia. Las contribuciones de calidad pueden ganar recompensas de atribución más adelante cuando los modelos utilicen sus datos.
3. Afine un modelo en ModelFactory: Utilice el panel de control sin código para seleccionar un modelo base como LLaMA o Mistral, establecer parámetros y afinar con LoRA o QLoRA. Pruebe las salidas al instante con el módulo de chat, y habilite la atribución RAG para que las respuestas se citen con fuentes y sean confiables.
4. Sirva su modelo con OpenLoRA: Despliegue sus modelos afinados de manera eficiente subiendo adaptadores LoRA. La carga dinámica de adaptadores y el 'token streaming' mantienen la latencia baja, al tiempo que le permiten escalar a través de múltiples clientes o dominios sin servidores adicionales.
Utilidad y tokenomics del token OPEN
El token OPEN es la columna vertebral del ecosistema de OpenLedger, diseñado para conectar a los contribuyentes, desarrolladores y usuarios bajo un único sistema económico. Impulsa funciones esenciales que mantienen la red en funcionamiento y garantizan que los participantes sean recompensados de manera justa:
• Gas y tarifas: OPEN es el token de gas nativo para L2 de OpenLedger. Cada transacción, ejecución de contrato inteligente, despliegue de modelo o contribución de datos requiere OPEN, lo que lo convierte en el combustible del ecosistema.
• Gobernanza: Los titulares de tokens obtienen derechos de voto a través de un marco de Gobernador modular, lo que les permite decidir sobre las actualizaciones del protocolo, los programas de incentivos y las políticas de atribución que dan forma a la evolución del ecosistema.
• Recompensas de atribución: Gracias a la Prueba de Atribución (PoA), los proveedores de datos, los creadores de modelos y los agentes de IA ganan OPEN automáticamente cada vez que su trabajo contribuye al entrenamiento o la inferencia del modelo, lo que garantiza un reconocimiento continuo más allá de la carga inicial.
• Pagos y liquidaciones: OPEN también funciona como medio de intercambio en aplicaciones de IA, mercados descentralizados y transacciones entre agentes, lo que permite una liquidación sin fisuras para los servicios construidos en la plataforma.
Distribución de tokens OPEN
Asignación de token OPEN | Fuente: documentos de OpenLedger
El token OPEN (símbolo: OPEN) sigue el estándar ERC-20 con un suministro total limitado a 1.000.000.000 de tokens, y un suministro circulante inicial del 21,55 %.
• Asignación para la comunidad y el ecosistema: 61,7 %, la mayor parte para colaboradores, desarrolladores y el crecimiento del ecosistema
• Inversores: 18,3 %
• Equipo: 15 %
• Asociaciones con el ecosistema: 10 %
• Liquidez: 5 %
Cómo operar con OPEN en BingX
Par de trading OPEN/USDT en el mercado spot, impulsado por BingX AI insights
El par OPEN/USDT está disponible en BingX, lo que ofrece a los traders acceso directo al token nativo del ecosistema.
1. Crea y verifica tu cuenta de BingX: Registrate y completá KYC para tener acceso completo.
2. Depositá USDT: Agregá fondos con tarjeta, transferencia bancaria o transfiriendo criptomonedas desde otra billetera. Movélos a tu cuenta spot.
3. Buscá OPEN/USDT: En el mercado spot, buscá «OPEN/USDT».
4. Elegí el tipo de orden:
• Orden de mercado → comprá al instante al precio actual.
• Orden limitada → establecé tu precio y esperá a que el mercado lo alcance.
5. Confirmá la operación: Introducí la cantidad y hacé clic en Comprar o Vender.
6. Utilizá las herramientas de IA de BingX: Resumí las noticias del mercado, establecé un plan DCA (promedio de costo en dólares) o controlá la volatilidad antes de actuar.
Consejo: estate atento a las campañas de listado de BingX, ya que las campañas de depósito o trading tempranas pueden incluir bolsas de premios o recompensas de bonificación.
Conclusión
OpenLedger pretende aportar justicia, transparencia y rendición de cuentas a la IA al hacer que los datos, modelos y agentes sean rastreables y monetizables en la cadena. Con la prueba de atribución, los colaboradores por fin pueden ser reconocidos y recompensados cada vez que su trabajo moldea los resultados de la IA. Para los usuarios, operar con OPEN/USDT en BingX proporciona una exposición directa al proyecto, mientras que herramientas como Datanets, ModelFactory y OpenLoRA lo hacen práctico tanto para los desarrolladores como para los proveedores de datos.
Dicho esto, OpenLedger sigue siendo un ecosistema emergente. Como en todos los proyectos de criptomonedas, los riesgos persisten, desde las vulnerabilidades de los contratos inteligentes y la volatilidad de los tokens hasta la incertidumbre regulatoria. Si decidís participar, empezá con poco, seguí los canales oficiales y solo comprometé lo que puedas permitirte perder.